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Die Stelle

Lead the end-to-end lifecycle of machine learning models, from conception to deployment and monitoring at scale.
Build robust production systems with automated testing, low-latency inference, and strict service-level objectives.
Maintain and evolve client-facing ML features while enabling teams through observability and reusable tooling.
Collaborate with scientists and cross-functional teams to improve workflows, tooling, and deployment strategies across the organization.
Contribute to a modern tech stack including Python, AWS, Kubernetes, PyTorch, Terraform, Snowflake, and more.
Advance ML platform practices, data pipelines, and internal libraries to accelerate experimentation and reliability.

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